![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,078 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,706,609 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,940,959 |
بررسی صحت برآورد ارتفاع تاجپوشش جنگل توسط ماهوارة ICESat-2 در جنگل خیرود | ||
نشریه جنگل و فرآورده های چوب | ||
دوره 77، شماره 1، خرداد 1403، صفحه 85-96 اصل مقاله (1.25 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jfwp.2024.368338.1269 | ||
نویسندگان | ||
ماهان قریانی1؛ علی اصغر درویش صفت* 1؛ منوچهر نمیرانیان1؛ منیژه رجب پور رحمتی2 | ||
1گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
2مرکز سنجش از دور موسسة ملی تحقیقات کشاورزی، غذا و محیط زیست، مونتپلیه، فرانسه. | ||
چکیده | ||
آگاهی از ارتفاع تاجپوشش جنگل به منظور ارزیابی سلامت و پویایی بومسازگان جنگل، پایش و مدلسازی چرخه کربن و تنوع زیستی، امری ضروری است. اندازه گیری ارتفاع تاجپوشش جنگل مستلزم صرف هزینه و زمان زیاد است. از سال 2018 میلادی، ماهوارة ICESat-2 که سنجندة لیزری ATLAS را حمل میکند، امکان اندازه گیری مستقیم ارتفاع درختان را فراهم کرده است. هرچند که ICESat-2 بهطور خاص برای برآورد ارتفاع یخ های قطبی طراحی شده است، اما داده های ارتفاعی قابل توجهی از پوشش گیاهی سطح کرة زمین را نیز ارائه میدهد. از اینرو، هدف از این پژوهش بررسی قابلیت سنجندة ATLAS این ماهواره در برآورد دقیق ارتفاع تاجپوشش جنگل های شمال ایران است. برای این منظور، داده های ارتفاعی پوشش گیاهی سنجندة ATLAS (ATL08) در جنگل آموزشی-پژوهشی خیرود مورد ارزیابی قرار گرفت. برای بررسی میزان صحت ارتفاع برآورد شده تاجپوشش درختان توسط سنجندة ATLAS، دادههای ارتفاعی حاصل از ماهواره با حداکثر ارتفاع اندازه گیری شده در 121 لکة زمینی مقایسه و آماره های RMSE و rRMSE محاسبه شدند. همچنین با استفاده از آزمون t، میانگین این داده ها از نظر آماری مقایسه شدند. مقادیر RMSE، rRMSE و R2 به ترتیب 0/87 متر و 2/7 درصد و 0/98 نشان دهندة دقت بالای سنجنده در اندازه گیری ارتفاع تاجپوشش جنگل بود. نتایج آزمون t نیز نشان داد که میانگین این داده ها از نظر آماری اختلاف معنی داری ندارد (0/05<P). نتایج این پژوهش نشان داد که حتی باوجود بیش برآورد ارتفاع تاجپوشش جنگل در مناطقی با درختان کم ارتفاع، این ماهواره ارتفاع تاجپوشش جنگل در مناطق جنگلی شمال ایران را با صحت بسیار خوبی برآورد می کند. | ||
کلیدواژهها | ||
ارتفاع تاجپوشش جنگل؛ سنجنده ATLAS؛ لایدار فضایی؛ ICESat-2 | ||
مراجع | ||
[1] Namiranian, M. (2006). Measurement of Tree and Forest Biometry. University of Tehran Press, Tehran. 594 p. (In Persian) [2] Cairns, M., Barker, J., Shea, R., & Haggerty, P. (1995). Carbon dynamics of Mexican tropical evergreen forests: influence of forestry mitigation options and refinement of carbonflux estimates. Interciencia, 20(6), 401-408. [3] Ahmed, R.U. (2012). Accuracy of Biomass and Structure Estimates from Radar and Lidar, A dissertation of doctor of philosophy, University of Massachusetts – Amherst. [4] Khorrami, R.A., Darvishsefat, A.A., Tabari Kochaksaraei, M., & Shataee Jouybari, Sh. (2014). Potential of LIDAR data for estimation of individual tree height of Acer velutinum and Carpinus betulus. Iranian Journal of Forest, 6(2), 127-140. (In Persian) [5] Perko, R., Raggam, H., Gutjahr, K., & Schardt, M. (2010). The capabilities of terrasar-x imagery for retrieval of forest parameters. In: ISPRS TC VII Symposium - 100Years ISPRS. July 5-7, 2010, Vienna, Austria. pp. 452-456. [6] Poli, D., & Caravaggi, I. (2012). Digital surface modelling and 3D information extraction from spaceborne very high resolution stereo pairs. JRC Scientific and Technical Reports, Ispra, Luxembourg. [7] Wang, X., Cheng, X., Gong, P., Huang, H., Li, Zh., & Li, X. (2011). Earth science applications of ICESat/GLAS: a review. International Journal of Remote Sensing, 32(23), 8837-8864. [8] Hese, S., Lucht, W., Schmullius, C., Barnsley, M., Dubayah, R., Knorr, D., Neumann, K., Riedel, T., & Schroter, K. (2005). Global biomass mapping for an improved understanding of the Co2 balance, The Earth observation mission Carbon-3D. Remote Sensing of Environment, 94, 94-104. [9] Pflugmacher, D., Cohen, W., Kennedy, R., & Lefsky, M., (2008). Regional applicability of forest height and aboveground biomassModels for the Geoscience Laser Altimeter System. Forest Science, 54(6), 647-657. [10] Hayashi, M., Saigusa, N., Oguma, H., & Yamagata, Y., (2013). Forest canopy height estimation using ICESat/GLAS data and error factor analysis in Hokkaido, Japan. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 8, 12-18. [11] Neuenschwander, A.L. and Pitts, K. (2019). The ATL08 land and vegetation product for the ICESat-2 Mission, Remote Sensing of Environment, 221: 247-259. [12] Rajab Pourrahmati, M., Darvishsefat, A.A., Baghdadi, N., Namiranian, M., & Soofi Mariv, H. (2015). Estimation of forest canopy height in mountainous areas using ICESat-GLAS data. Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 23(1), 90-103. [13] Fayad, I., Baghdadi, N., Bailly, J-S., Barbier, N., Gond, V., El Hajj, M., Fabre, F., & Bourgine, B. (2014). Canopy height estimation in French Guiana with LiDAR ICESat/GLAS data using principal component analysis and random forest regressions. Remote Sensing, 6(12), 11883-11914. [14] Lefsky, M.A., Keller, M., Pang, Y., De Camargo, P.B., & Hunter, M.O. (2007). Revised method for forest canopy height estimation from Geoscience Laser Altimeter System waveform. Journal of Applied Remote Sensing, 1(1), 1-18. [15] Wang, C., Zhu, X.., Nie, Sh., Xiaohuan, X., Li, D., Zheng, W., & Chen, Sh. (2019). Ground elevation accuracy verification of ICESat-2 data: a case study in Alaska, USA. Optics Express, 27(26), 38168-38179. [16] Lin, X., Xu, M., Cao, C., Dang, Y., Bashir, B., Xie, B., & Huang, Zh. (2020). Estimates of forest canopy height using a combination of ICESat-2/ATLAS data and stereo-photogrammetry. Remote Sensing, 12(21), 3649. [17] Wang, L., Niu, Z., Shang, R., Qin, Y., Wang, L., & Chen, H. (2020). High-resolution mapping of forest canopy height using machine learning by coupling ICESat-2 LiDAR with Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat-8 data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 92, 102163. [18] Zhang J., Tian, J., Li, X., Wang, L., Chen, B., Gong, H., Ni, R., Zhou, B., & Yang, C. (2021). Leaf area index retrieval with ICESat-2 photon counting LiDAR. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 103, 102488. [19] Tang, H., Dubayah, R., Swatantran, A., Hofton, M., Sheldon, S., Clark, D.B., & Blair, B. (2012). Retrieval of vertical LAI profiles over tropical rain forests using waveform lidar at La Selva, Costa Rica. Remote Sensing of Environment, 124, 242-250. [20] Rajab Pourrahmati, M., Baghdadi, N., & Fayad, I. (2023). Comparison of GEDI LiDAR Data Capability for Forest Canopy Height Estimation over Broadleaf and Needleleaf Forests. Remote Sensing, 15(6), 1522. [21] Faculty Members of Forestry and Forest Economics Department. (2013). 2nd Namkhaneh district revision forestry project, experimental and research forest Tehran University (Kheyrud Forest), Department of Natural Resources. 155 p. (In Persian) [22] Faculty Members of Forestry and Forest Economics Department. (2010). Gorazbon district revision forestry project, experimental and research forest Tehran University (Kheyrud Forest), Department of Natural Resources. 175 p. (In Persian) [23] Etemad, V., Namiranian, M., Zobeiri, M., Majnounian, B., & Moradi, G. (2013). Qualitative and Quantitative Variation of Forest Stands after one Period of Forest Management Plan (Case study: Namkhane District Kheyrud Forest). Journal of Forest and Wood Products, 66(3), 243-256. [24] Magruder, L.A., Neumann, T., & Kurtz, N. (2021). ICESat-2 early mission synopsis and observatory performance. Earth and Space Science, 8, e2020EA001555. [25] Neumann, T.A., Martino, A.J., Markus, T., Bae, S., Bock, M.R., Brenner, A.C., Brunt, K.M., Cavanaugh, J., Fernandes, S.T., Hancock, D.W., Harbeck, K., Lee, J., Kurtz, N.T., Luers, Ph.J., Luthcke, S.B., Magruder, L., Pennington, T.A., Ramos-Izquierdo, L., Rebold, T., Skoog, J., & Thomas, T.C. (2019). The Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite – 2 mission: A global geolocated photon product derived from the Advanced Topographic Laser Altimeter System. Remote Sensing of Environment, 233, 111325. [26] Neuenschwander, A.L., Pitts, K.L., Jelley, B.P., Robbins, J., Klotz, B., Popescu, S.C., Nelson, R.F., Harding, D., Pederson, D., & Sheridan, R. (2021). ATLAS/ICESat-2 L3A Land and Vegetation Height, Version 4. [Indicate subset used]. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. doi.org/10.5067/ATLAS/ATL08.004. [27] Ma, J., Zhang, W., Ji, Y., Huang, J., Huang, G., & Wang, L. (2023). Total and component forest aboveground biomass inversion via LiDAR-derived features and machine learning algorithms. Frontiers in Plant Science, 14, 1258521. [28] Moudrý, V., Gdulová, K., Gábor, L., Šárovcová, E., Barták, V., Leroy, F., Špatenková, O., Rocchini, D., & Prošek, J. (2022). Effects of environmental conditions on ICESat-2 terrain and canopy heights retrievals in Central European Mountains. Remote Sensing of Environment, 279, 113112. [29] Feng, T., Duncanson, L., Montesano, P., Hancock, S., Minor, D., Guenther, E., & Neuenschwander, A.L. (2023). A systematic evaluation of multi-resolution ICESat-2 ATL08 terrain and canopy heights in boreal forests. Remote Sensing of Environment, 291, 113570. [30] Neuenschwander, A.L. (2021). ICESat-2 for Forestry Applications. In Proceedings of the SilviLaser Conference 2021. pp. 346-349. [31] Narine, L.L., Popescu, S.C., & Malambo, L. (2023). A Methodological Framework for Mapping Canopy Cover Using ICESat-2 in the Southern USA. Remote Sensing, 15(6), 1548. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 274 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 157 |